Fondamentaux en gouvernance des données : pour en assurer la protection et le contrôle
Prenez le contrôle avec la gouvernance des données : sécurisées, conformes et prêtes pour l'IA
Les définitions fragmentées, les pressions en matière de confidentialité et les projets pilotes d’IA au point mort. Tout cela révèle à quel point votre patrimoine de données est devenu fragile. Lorsque la gouvernance manque de responsabilité claire, les initiatives dérivent et la confiance s’érode. Data Governance Essentials de Nova DBA intervient en tant que véritable partenaire. Nous réunissons un comité de gouvernance des données inter-fonctionnelles.
Ensuite, nous le présidons afin d’harmoniser les commanditaires, les priorités et le rythme. Ensemble, nous intégrons des politiques pragmatiques et des contrôles automatisés sur toutes les plateformes. Ce faisant, nous nous assurons que les dirigeants disposent d’une version unique et fiable de la vérité et de la liberté de développer l’innovation.
Des spécialistes chevronnés cartographient la lignée
Ensuite, ils désignent les propriétaires des données et mettent en évidence les problèmes de qualité grâce à des tableaux de bord en temps réel. Tandis que le comité accélère l’approbation des politiques. Aussi, qu’il applique les mandats de confidentialité et les normes industrielles à l’échelle de l’organisation.
Ainsi, les clients sortent des audits sans problème, lancent plus rapidement leurs modèles de BI et d’IA. Enfin, ils voient les indicateurs s’aligner, preuve que la gouvernance partagée génère une valeur mesurable. Grâce à la gestion du cadre et au maintien de la dynamique, votre organisation peut se lancer dans l’analyse avancée et l’IA générative en toute confiance. Tout cela, en sachant que les décisions de demain reposeront sur des données auxquelles tout le monde fait déjà confiance.
Comment fonctionnent nos fondamentaux en gouvernance des données
1 Fondements de la gouvernance :
Nous réunissons un comité de gouvernance des données inter-fonctionnel. Ensuite, nous obtenons le soutien de la direction et, en collaboration avec vos dirigeants, fixons des objectifs. Ces derniers concilient les obligations réglementaires, l’efficacité opérationnelle et les ambitions en matière d’IA. L’équipe établit ensuite une base de référence pour les flux de données. Mais aussi pour les risques et les scores de qualité des données à l’échelle de l’entreprise. Ce faisant, on obtient une évaluation claire de la maturité et une liste des actions à mener par ordre de priorité.
2 Conception de la solution :
La conception de la solution marque le début du cycle itératif pour chaque source de données. Pour le domaine choisi, le comité définit des indicateurs de réussite. Par exemple, l’amélioration de la qualité cible, des limites de latence, des seuils de préparation à l’audit. Aussi, des indicateurs clés de performance pour l’IA. Puis, il approuve un plan directeur. Ce dernier comprend des politiques, des termes de glossaire, des modèles d’accès, des seuils de qualité et des règles de lignage pour les atteindre. Toutes les normes de métadonnées prévues ici apparaîtront plus tard dans le catalogue de données de l’entreprise.
3 Validation de la qualité et de la conformité :
Nova DBA configure des outils et des pipelines d’analyse automatisés qui confirment que les contrôles respectent les objectifs de qualité des données convenus, les politiques de confidentialité, les exigences en matière d’IA et les normes du secteur. La lignée et les métadonnées métier capturées sont automatiquement publiées dans votre catalogue de données, ce qui facilite la recherche et la découverte en libre-service. Les utilisateurs effectuent des tests d’acceptation, les lacunes sont comblées et les preuves sont consignées pour les audits futurs.
4 Déploiement en production :
Les artefacts validés sont déployés automatiquement en production, les tableaux de bord sont actualisés et les propriétaires des données bénéficient d’une assistance ciblée en matière d’activation et de gestion du changement afin d’intégrer et de gérer les nouveaux contrôles. Le catalogue de données actualisé expose désormais des ensembles de données certifiés, offrant aux analystes un emplacement unique et fiable pour acheter des données. Chaque domaine achevé apporte des améliorations mesurables et alimente immédiatement le cycle à l’étape 2 pour la source suivante, maintenant ainsi la dynamique dans l’ensemble du domaine.
5 Optimisation continue :
La surveillance automatisée met en évidence les anomalies et met à jour les indicateurs clés de performance en temps réel, tandis que les réunions programmées du comité permettent d’examiner les mesures, d’affiner les politiques et d’intégrer de nouveaux domaines ou de nouvelles exigences en matière d’IA. Grâce aux conseils continus de Nova DBA, ainsi qu’aux outils et aux ressources du catalogue qui évoluent en même temps que votre parc de données, votre organisation conserve des données fiables et conformes qui suivent le rythme de l’innovation et des changements réglementaires.
Cas d’utilisation en Gouvernance des données?
Fondement prêt pour l’IA
Lors de la préparation à l’IA ou à la transformation numérique, Nova DBA établit la traçabilité, la propriété et les contrôles de qualité des données afin que vous puissiez avoir confiance en vos données et construire une base prête pour l’analyse avancée et l’apprentissage automatique.
Conformité réglementaire
Lorsque la confidentialité ou la réglementation sont des préoccupations, Nova DBA aligne les politiques de gouvernance sur les normes mondiales, telles que le RGPD, le CCPA et les cadres spécifiques à l’industrie, afin que vous puissiez minimiser les risques juridiques et protéger la réputation de votre organisation.
Qualité et cohérence des données
Lorsque l’incohérence nuit aux décisions, Nova DBA met en œuvre des processus de gouvernance et des tableaux de bord afin que vous puissiez maintenir des données propres, précises et vérifiables dans tous vos systèmes d’entreprise.
Quels sont les avantages que vous pouvez tirer de nos fondamentaux en gouvernance des données?
Retour sur investissement rapide et mesurable pour la préparation à l’IA :
Les sprints domaine par domaine améliorent rapidement la qualité et la fiabilité des données, offrant aux équipes de science des données une base propre et conforme pour accélérer les preuves de concept et le déploiement de modèles.
Risque minimal d’exposition des données :
L’équipe de gouvernance travaille au niveau des métadonnées (schémas, cartes de lignage et statistiques de profil) sans interroger ni copier les enregistrements de production en direct, de sorte que les garanties de confidentialité restent intactes.
Transfert de connaissances transparent à partir des services Nova DBA existants :
Si vous faites déjà appel à Nova DBA pour une assistance gérée ou des travaux de projet, nous intégrons directement dans votre catalogue de données et votre guide de gouvernance les connaissances opérationnelles que nous avons acquises, ce qui réduit le temps de découverte, accélère la conception des politiques et synchronise les opérations et la gouvernance dès le premier jour.
Responsabilité au niveau de la direction sans effectif supplémentaire :
Un comité de gouvernance des données présidé par Nova DBA fournit une structure et une facilitation, permettant à vos dirigeants de guider la stratégie pendant que nous nous occupons de l’exécution quotidienne.
Application automatisée des politiques :
Les règles d’accès, de traçabilité et de qualité sont appliquées tout au long des pipelines de déploiement et de la surveillance en temps réel, ce qui réduit les efforts manuels et garantit la cohérence des environnements.
Approche évolutive et alignée sur les cadres :
Les pratiques sont conformes à des normes reconnues telles que DAMA-DMBOK et s’étendent facilement d’un domaine de données à l’ensemble de l’entreprise, garantissant ainsi la pérennité de votre investissement en matière de gouvernance.
Nous nous occupons de vos bases de données pour que vous puissiez vous concentrer sur votre cœur de métier.
En savoir plus sur notre service de fondamentaux en gouvernance des données.
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